[发明专利]一种基于采矿过程的矿石三维坐标获取方法及其装置

说明书

本发明公开了一种基于采矿过程的矿石三维坐标获取方法及其装置，获取矿石图片；采用YOLACT算法和NMS算法对矿石图片进行处理得出预测掩码图；根据预测掩码图绘制矩形框，并通过矩形框得出矿石的二维坐标；获取彩色图和红外深度图；将彩色图传入至预训练模型中进行识别获得物体的轮廓；选取目标物体的轮廓，计算轮廓上所有点的X轴和Y轴的坐标之和，再将坐标之和除以轮廓上点的个数，得出目标物体的重心；计算目标物体的重心和原点的距离得出极坐标，并通过仿射变换进行对齐，得出彩色图在红外深度图中的缩放比例；将极坐标的长度乘以缩放比例，得到彩色图中的点所对应红外深度图中的点，从而深度信息；结合二维坐标和深度信息，得出矿石的三维坐标。

技术领域

本发明涉及采矿技术领域，特别涉及一种基于采矿过程的矿石三维坐标获取方法及其装置。

背景技术

目前，在采矿行业中，多数地底矿井施工区内，由于环境空间狭小，隧道地面崎岖，不适合大型采矿机器作业，如果采用人工挖矿的方式，则会耗费大量的劳动力，而且作业效率不高。因此，市面上出现了一种小型的采矿机器人，能够实现自动识别、移动和采矿操作，但是市面上的采矿机器人对矿石的位置识别不够精准，从而会影响其进行采矿作业。

发明内容

本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种基于采矿过程的矿石三维坐标获取方法及其装置，能够精准识别矿石的坐标位置，提高采矿效率。

本发明的第一方面，提供一种基于采矿过程的矿石三维坐标获取方法，包括以下步骤：

获取矿石图片；

采用YOLACT算法和NMS算法对所述矿石图片进行处理，得出预测掩码图；

根据所述预测掩码图绘制矩形框，并通过所述矩形框的中心点得出矿石的二维坐标；

获取彩色图和红外深度图；

将所述彩色图传入至预训练模型中进行识别，获得物体的轮廓；

选取目标物体的轮廓，计算所述轮廓上所有点的X轴和Y轴的坐标之和，再将所述坐标之和除以所述轮廓上点的个数，得出目标物体的重心；

计算目标物体的重心和原点的距离，得出目标物体的极坐标，并通过仿射变换，将所述彩色图的中心点和所述红外深度图的中心点进行对齐，得出所述彩色图在所述红外深度图中的缩放比例；

将所述极坐标的长度乘以所述缩放比例，得到所述彩色图中的点所对应所述红外深度图中的点，从而获取所述红外深度图中的点的深度信息；

结合所述二维坐标和所述深度信息，得出矿石的三维坐标。

本发明的第二方面，提供一种基于采矿过程的矿石三维坐标获取装置，包括：

第一图片获取单元，用于获取矿石图片；

预测掩码图输出单元，用于采用YOLACT算法和NMS算法对所述矿石图片进行处理，得出预测掩码图；

二维坐标输出单元，用于根据所述预测掩码图绘制矩形框，并通过所述矩形框的中心点得出矿石的二维坐标；

第二图片获取单元，用于获取彩色图和红外深度图；

轮廓输出单元，用于将所述彩色图传入至预训练模型中进行识别，获得物体的轮廓；

重心输出单元，用于选取目标物体的轮廓，计算所述轮廓上所有点的X轴和Y轴的坐标之和，再将所述坐标之和除以所述轮廓上点的个数，得出目标物体的重心；

仿射变换单元，用于计算目标物体的重心和原点的距离，得出目标物体的极坐标，并通过仿射变换，将所述彩色图的中心点和所述红外深度图的中心点进行对齐，得出所述彩色图在所述红外深度图中的缩放比例；